Teaching

Proyecto de Innovación Docente

 Integración de herramientas de IA generativas en la docencia universitaria: Mejorando la experiencia de aprendizaje en estudios de grado

El objetivo es integrar herramientas de Inteligencia Artificial generativa en los estudios de grado universitario para mejorar la calidad educativa. La IA facilitará tanto a los estudiantes la comprensión de conceptos y la autoevaluación, como al profesorado la creación de contenidos adaptados al alumnado. Se desarrollarán prompts y ejemplos para que los alumnos sean capaces de responder dudas sobre el contenido de la asignatura y sobre resolución de problemas, proporcionando de esta forma apoyo personalizado en tiempo real. Además, se capacitará a los docentes en el uso de estas tecnologías y se realizarán evaluaciones para medir su impacto en los resultados académicos, fomentando el pensamiento crítico y el uso adecuado de la IA.

Guía para usar herramientas de IA en UGR protegiendo tus datos

A continuación proporcionamos unos documentos que podrán servir de guía para el uso eficiente y efectivo de IA generativas durante tu aprendizaje en estudios de grado, con particular énfasis en el aprendizaje de la programación en Python.

📄 Guía de Inicio: ¿Cómo usar una IA generativa para ayudarme en mi asignatura?

Contenido:

• Introducción: ¿Qué es una IA generativa?

• Crear una cuenta de acceso

• ¿Cómo hacer una pregunta? Generación de prompts

  • Ejemplos de consulta

📄 Ejemplos de uso I: ¿Cómo usar una IA generativa para ayudarme en las prácticas de programación en Python?

Contenido:

• Introducción

  • Otras consideraciones

• Práctica 1: Introducción a Python

  • Ejemplo de consultas con Chatgpt

  • Ejemplo de consultas con Google Gemini

  • Ejemplo de consultas con Microsoft Copilot

📄Ejemplos de uso II: ¿Cómo usar una IA generativa para ayudarme en las prácticas de programación en Python?

Contenido:

• Consideraciones previas

  • Anteriormente

• Práctica 2: Uso de condicionales en Python

  • Ejemplos de consultas

📄Ejemplos de uso III: ¿Cómo usar una IA generativa para ayudarme en las prácticas de programación en Python?

Contenido:

• Consideraciones previas

  • Anteriormente

• Práctica 3: Uso de bucles y gestión de errores en Python

  • Recomendación de recursos y bibliografía

  • Explicación de conceptos

  • Mejora de código

  • Autoevaluación

  • Ayuda para resolver problemas

📄Ejemplos de uso IV: ¿Cómo usar una IA generativa para ayudarme en las prácticas de programación en Python?

Contenido:

• Consideraciones previas

  • Anteriormente

• Práctica 4: Uso de archivos en IAs Generativas

  • Generación de preguntas tipo test

  • Creación de resúmenes o esquemas e identificación de conceptos clave

📄Ejemplos de uso para resolución de ejercicios sobre funciones de una variable

Contenido:

• Introducción

  • Otras consideraciones

  • Escribir matemáticas

• Funciones reales de una variable real

  • Dominios

  • El teorema de Bolzano

  • Asíntotas

  • Cálculo de derivadas

  • Problemas donde se usa la interpretación geométrica de la derivada

  • Estudio de extremos relativos y absolutos

• Problemas de optimización

📄Ejemplos de uso para resolución de ejercicios sobre funciones de varias variables

Contenido:

• Consideraciones generales

• Cálculo de derivadas parciales

• Interpretación geométrica del gradiente

• Clasificación de extremos relativos

• Problema de extremos condicionados

📄Ejemplos de uso para el cálculo de primitivas de funciones de una variable y aplicaciones

Contenido:

• Consideraciones generales

• Cálculo de primitivas

• Cálculo de áreas de figuras planas

• Cálculo de longitudes de curvas

• Cálculo de áreas y volúmenes de revolución

📄Ejemplos de uso para el cálculo de integrales de funciones de dos variables y aplicaciones

Contenido:

• Consideraciones generales

• Cálculo de integrales iteradas